Deep graph convolutional reinforcement learning for financial portfolio management – DeepPocket

•Portfolio management using a deep graph convolutional reinforcement learning method.•Extracting low-dimensional features using Restricted Stacked Autoencoder.•Interrelation among financial instruments is obtained using a DeepPocket method.•An actor-critic framework is exploited to enforce the inves...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Expert systems with applications Ročník 182; s. 115127
Hlavní autoři:	Soleymani, Farzan, Paquet, Eric
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York Elsevier Ltd 15.11.2021 Elsevier Elsevier BV
Témata:	Actor-critic Deep reinforcement learning Feature extraction Financial instruments Graph convolutional network Graph theory Graphical representations Investment strategy Learning Online leaning online learning Optimization Portfolio management Restricted stacked autoencoder Return on investment Restricted stacked autoencoder Deep reinforcement learning Online leaning Actor-critic Graph convolutional network Portfolio management
ISSN:	0957-4174, 1873-6793
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!